NMS Hesapla
Nesne tanıma modelinden tahmin edilen sınırlayıcı kutuları ve skorları çıkardıktan sonra, sıradaki görevin en doğru ve çakışmayan tahmini kutuların non-max suppression tekniğiyle elde tutulmasını sağlamak.
Önceki egzersizde oluşturduğun boxes ve scores çalışma alanında mevcut ve torch ile torchvision içe aktarılmış durumda.
Bu egzersiz
PyTorch ile Görüntüler için Deep Learning
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
torchvision.opsiçindennmsfonksiyonunu içe aktar.- IoU eşiğini
0.5olarak ayarla. - Non-max suppression uygula ve ilgili fonksiyona
boxes,confidence_scoresveiou_thresholddeğerlerini geçir. - Çıktı indekslerini kullanarak tahmin edilen kutuları filtrele.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Import nms
____
# Set the IoU threshold
iou_threshold = ____
# Apply non-max suppression
box_indices = ____
# Filter boxes
filtered_boxes = ____
print("Filtered Boxes:", filtered_boxes)